


Bagaimana untuk Menyelesaikan 'SyntaxError: Token tidak dijangka '&'' Apabila Menghuraikan JSON dalam Templat Jinja?
Menyelesaikan Ralat Syntax JavaScript Semasa Menyampaikan Data JSON dalam Templat Jinja
Apabila cuba melelarkan data JSON melalui kod JavaScript yang diberikan dalam templat Jinja, anda mungkin menghadapi "SyntaxError : Ralat token '&'" yang tidak dijangka semasa memanggil JSON.parse(). Ralat ini timbul disebabkan oleh pelarian automatik data oleh persekitaran Jinja Flask apabila memaparkan dalam templat HTML.
Penyelesaian: Menggunakan Penapis tojson
Untuk menghalang proses melarikan diri ini dan mengendalikan data sebagai JSON dalam JavaScript , Flask menyediakan penapis tojson. Ia menukar objek Python kepada JSON dan menandakannya sebagai selamat untuk dipaparkan dalam templat.
return render_template("tree.html", tree=tree)
<script> var tree = {{ tree|tojson }}; </script>
Mengendalikan Data Bukan JSON
Jika anda tidak berurusan dengan data JSON atau telah menukarnya kepada rentetan, anda boleh menggunakan penapis selamat atau balut rentetan dalam Markup untuk mengelakkan melarikan diri:
return render_template("tree.html", tree=json.dumps(tree))
<script> var tree = {{ tree|safe }}; // or var tree = {{ Markup(json.dumps(tree)) }}; </script>
Meluluskan Data Mentah
Jika anda berhasrat untuk menggunakan data dalam templat Jinja itu sendiri daripada menghantarnya kepada JavaScript, anda boleh meninggalkan penapis tojson dan gunakan data Python mentah secara langsung.
return render_template("tree.html", tree=tree)
{% for item in tree %} <li>{{ item }}</li> {% endfor %}
Dengan melaksanakan teknik ini, anda boleh menggunakan dengan berkesan memberikan data JSON dalam JavaScript tanpa menghadapi isu SyntaxError.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menyelesaikan 'SyntaxError: Token tidak dijangka '&'' Apabila Menghuraikan JSON dalam Templat Jinja?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
